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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种融合准周期运动约束的体表-肿瘤关联模型优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116130049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310067074.6，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种融合准周期运动约束的体表-肿瘤关联模型优化方法是由郁树梅;姚耀;孙荣川;孙立宁设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合准周期运动约束的体表-肿瘤关联模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合准周期运动约束的体表‑肿瘤关联模型优化方法，包括如下步骤：使用深度相机采集胸腹部点云信息，将采集得到的点云信息进行点云处理得到胸腹部体素模型，将体素模型进行LLE降维处理得到一维表征向量，使用一维表征向量与肿瘤位姿建立关联模型，从三种呼吸运动模型选取最佳匹配的一个，利用遗传算法拟合呼吸运动模型的参数，搭建LSTM‑CNN神经网络结构，通过训练集数据训练得到模型之后利用测试集数据带入模型得到肿瘤预测位姿。本发明的有益效果是：能够有效减少病人在呼吸始末阶段的呼吸扰动带来的影响，提高了关联模型在呼吸始末阶段的关联精度，有助于提高体表‑体内呼吸运动关联模型的关联精度。

本发明授权一种融合准周期运动约束的体表-肿瘤关联模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种融合准周期运动约束的体表-肿瘤关联模型优化方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、使用深度相机采集胸腹部点云信息； 步骤2、将采集得到的点云信息进行点云处理，包含点云配准、分割、滤波与平滑处理，得到胸腹部体素模型； 步骤3、将体素模型进行LLE降维处理得到体表呼吸运动的一维特征向量，LLE降维过程为首先为每一帧的体素模型分配一个最小包围盒，包围盒的长宽高满足容纳最大一帧体素，然后按相同顺序依次取出并按0、1编码，形成一个由若干样本点组成的一维列向量，基于欧式距离求取每个样本点的个近邻点，求出样本点与其近邻点的局部协方差矩阵，并计算该样本与近邻点的权重系数向量，其计算公式为： ， 其中，为样本点与其近邻点的局部协方差矩阵，为行，元素全为1的列向量， 合并，得到权重系数矩阵，计算矩阵的公式为： ， 计算矩阵的前个特征值，并计算特征向量，在特征向量中选取与肿瘤运动相关性最大的作为体表呼吸运动的一维特征向量； 步骤4、通过电磁跟踪器获取模拟肿瘤的位姿，并与步骤3得到的体表呼吸运动的一维特征向量建立关联模型； 步骤5、将三种待选肿瘤呼吸运动模型分别与肿瘤运动信息构建误差函数，三种肿瘤呼吸运动模型为三种经典表征具有准周期运动特性信息的模型，其误差函数的数学表达式分别为： ， 其中，为呼吸开始时肿瘤的位置，为阶数，和分别代表正弦函数与余弦函数的振幅，表示呼吸周期； ， 其中，为呼吸开始时肿瘤的位置，反映了不同时刻肿瘤位置的变化程度，为阶数，为振幅范围，表示呼吸周期，表示相位偏移大小； ， 其中，为呼吸开始时肿瘤的位置，为振幅的范围，为呼吸周期，n为决定模型形状陡峭度的参数，为相位偏移大小； 步骤6、利用遗传算法分别最小化步骤5中的误差函数，得到模型参数并选取误差最小的模型作为呼吸运动模型； 步骤7、搭建LSTM-CNN神经网络结构； 步骤8、通过训练集数据训练得到模型之后利用测试集数据带入模型得到肿瘤预测位姿。

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